Jie Tang

収録論文 22本 ・ フィジカルAI/ロボット学習

※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。

論文

• 相互作用中心モデリングによる2本指グリッパ操作の統一的クロスドメイン表現の実現
  マニピュレーション2026/9/25

  2本指グリッパの共通構造をパラメータ化した抽象化で捉え、VLMとSAMで相互作用 triplet を推定し、Flow-Matching Transformerで7自由度動作を生成することで、異なるロボット間や視点間でのゼロショットsim-to-real転移を可能にした模倣学習手法。

• SEAM: 視覚言語行動ポリシーにおけるアクションチャンク動作の滑らかな実行
  VLA2026/7/1

  アクションチャンク方式のVLAポリシーで生じるチャンク境界の不連続を、学習不要の推論時補正で滑らかにする手法を提案した。

• 人型ロボティクスのデータ標準：Physical AIのための欠けたインフラ
  データ標準2026/6/1

  人型ロボットのデータ標準（ISO/WD 26264-1）の重要性を論じ、データの物理的整合性と蓄積可能性がPhysical AIの発展に不可欠であると主張する論文。

• ProcVLM: 手順に基づく進捗報酬を学習するロボット操作モデル
  マニピュレーション2026/5/1

  長期的なロボット操作タスクにおいて、手順の構造と視覚変化に基づいて進捗を推定し、密な報酬信号を生成する視覚言語モデルProcVLMを提案した。

• インフラ最優先：グローバルサウスにおける科学のための具現化AIを実現する
  具現化AI/科学インフラ2026/4/1

  実験を自律的に実行する具現化AI（EAI4S）をグローバルサウスで展開するには、アルゴリズムよりもインフラ整備が重要だと論じ、必要な実践的要素を提示する。

• アクション草案と検証：視覚言語行動モデルのための自己検証フレームワーク
  VLA2026/3/1

  拡散アクション専門家が複数のアクション候補を生成し、VLMが一回のフォワードパスでスコアリングして最適なものを選択する自己検証フレームワークを提案。シミュレーションと実世界で成功率を向上させた。

• EfficientNav: ナビゲーションマップのキャッシュと検索によるオンデバイス物体目標ナビゲーション
  物体目標ナビゲーション2025/10/1

  小型LLMをオンデバイスで動かすため、ナビゲーションマップの意味論的検索とKVキャッシュの再利用を組み合わせ、物体目標ナビゲーションを高速化・高精度化した研究。

• ADDT：自動運転システムの予防的安全検証のためのデジタルツインフレームワーク
  自動運転/シミュレーション2025/4/1

  自動運転の安全検証に向け、環境・車両・センサ・故障を再現する高忠実度シミュレーション基盤ADDTを構築し、強化学習でエッジケースを探索して実路試験では見逃す故障を事前に発見できるようにした。フレームワーク全体をオープンソースで公開。

• Brief Industry Paper: The Necessity of Adaptive Data Fusion in Infrastructure-Augmented Autonomous Driving System
  2022/7/1
• Towards Fully Intelligent Transportation through Infrastructure-Vehicle Cooperative Autonomous Driving: Challenges and Opportunities
  2021/3/1
• The Matter of Time -- A General and Efficient System for Precise Sensor Synchronization in Robotic Computing
  2021/3/1
• On Designing Computing Systems for Autonomous Vehicles: a PerceptIn Case Study
  2020/11/1
• An Energy-Efficient High Definition Map Data Distribution Mechanism for Autonomous Driving
  2020/10/1
• A Survey of FPGA-Based Robotic Computing
  2020/9/1
• Autonomous Last-mile Delivery Vehicles in Complex Traffic Environments
  2020/1/1
• PIRT: A Runtime Framework to Enable Energy-Efficient Real-Time Robotic Applications on Heterogeneous Architectures
  2018/2/1
• Teaching Autonomous Driving Using a Modular and Integrated Approach
  2018/2/1
• Distributed Simulation Platform for Autonomous Driving
  2017/5/1
• Real-Time Robot Localization, Vision, and Speech Recognition on Nvidia Jetson TX1
  2017/5/1
• Implementing a Cloud Platform for Autonomous Driving
  2017/4/1
• Learn-Memorize-Recall-Reduce A Robotic Cloud Computing Paradigm
  2017/4/1
• CAAD: Computer Architecture for Autonomous Driving
  2017/2/1